Ausblick: gganimate und plotly

Animierte Grafiken

  • Bisher haben wir ausschließlich statische Grafiken erzeugt.
  • Forschungsergebnisse werden zunehmend nicht mehr ausschließlich in Printmedien dargestellt, sodass wir animierte und interaktive Grafiken teilen können. So kann noch mehr Information in einer einzigen “Grafik” zugänglich gemacht werden.
  • Die Grundidee bei animierten Grafiken ist es, nicht einen einzigen Plot zu erstellen, sondern stattdessen sehr viele, die dann als einzelne Bilder zu einem Film zusammengefügt werden. Das übernimmt gganimate für uns!
  • Zwei zentrale Fragen, die man sich stellen sollte, bevor man anfängt Daten zu animieren:
    - “Gewinnt der Betrachter bzw. die Betrachterin dabei zusätzliche Information?”
    - “Ist es den Aufwand wert?”

Weiterführende Quellen:

Animierte Grafiken

Ausgangspunkt für eine animierte Grafik mit gganimate ist eine statische, mit ggplot2 erzeugte Grafik.

gapminder <- readRDS(here::here("data", "gapminder_dat.rds"))

gapminder_line_g7 <- gapminder |>
  filter(country %in% c("can", "fra", "deu", "ita", "jpn", "gbr", "usa"), time >=1900, time <= 2024) |>
  drop_na(gini)

labels_g7 <- c(
  "can" = "Kanada",
  "fra" = "Frankreich",
  "deu" = "Deutschland",
  "ita" = "Italien",
  "jpn" = "Japan",
  "gbr" = "Vereinigtes Königreich",
  "usa" = "USA"
)

gapminder_line_g7$country_de <- labels_g7[gapminder_line_g7$country]
gapminder_line_g7$country_de <- factor(gapminder_line_g7$country_de,
                        levels = sort(unique(gapminder_line_g7$country_de)))

p_line_g7 <- ggplot(data = gapminder_line_g7, aes(x = time, y = gini)) +
  geom_line(aes(col = country_de)) +  
  theme_bg() +
  labs(title = "Ungleichheit On the Rise", 
     subtitle = "Gini-Koeffizient in den G7-Staaten von 1900 bis 2024",
     x = "Jahr",
     y = "Gini-Koeffizient", 
     col = "G7-Staat") +
  scale_color_discrete(labels = labels_g7) +
  theme_solarized() # + 
  #scale_colour_solarized() 
p_line_g7

Animierte Grafiken

Mit transition_reveal(along = time) werden die Linien über die Zeit “enthüllt”.

p_line_g7 + 
  transition_reveal(along = time) +# Linien werden über die Zeit "enthüllt"
  ease_aes("linear")